pufferlib

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PufferLib is a high-performance reinforcement learning library designed for fast parallel environment simulation and training. It achieves training at millions of steps per second through optimized vectorization, native multi-agent support, and efficient PPO implementation (PuffeRL). The library provides the Ocean suite of 20+ environments and seamless integration with Gymnasium, PettingZoo, and specialized RL fra...

PuffeRL is PufferLib's optimized PPO+LSTM training algorithm achieving 1M-4M steps/second.

Use the template script: scripts/envtemplate.py provides complete single-agent and multi-agent environment templates with examples of:

Diese Fähigkeit sollte bei der Arbeit mit verstärkenden Lernaufgaben verwendet werden, einschließlich Hochleistungs-RL-Training, Entwicklung benutzerdefinierter Umgebungen, vektorisierter paralleler Simulation, Multiagentensystemen oder Integration in bestehende RL-Umgebungen (Gymnasium, PettingZoo, Atari, Procgen usw.). Nutzen Sie diese Fähigkeit zum Implementieren von PPO-Schulungen, zum Erstellen von PufferEnv-Umgebungen, zum Optimieren der RL-Leistung oder zum Entwickeln von Richtlinien mit CNNs/LSTMs. Quelle: jackspace/claudeskillz.

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